數據挖掘技術在電信行業(yè)客戶流失分析中的應用研究.pdf

1、當今數據挖掘技術快速發(fā)展，數據挖掘在很多領域中所起的重要作用己被越來越多的人認可，隨著電信體制改革的深化，我國電信運營業(yè)的競爭日趨激烈，因此如何維持現有的客戶不流失已經是電信運營商急需解決的一個課題。要保持現有的客戶，電信運營商需提前預知某些客戶是否有流失的可能性，進而才能采取有效的市場策略對客戶加以挽留。我將基于數據挖掘的思想，通過建立客戶流失預測模型對客戶進行分析，得出流失客戶的特征信息，從而起到指導企業(yè)決策的作用。 針對電

2、信行業(yè)的客戶流失預測，國內外的專家學者已進行了大量的研究工作。主要有采用決策樹方法、神經網絡方法、線性回歸等方法來分析電信行業(yè)影響客戶流失的一些重要因素。但現有方法存在如訓練結構單一等等的問題，本文將針對現有方法的不足，對客戶流失預測模型進行改進。 本文所做的工作包括以下幾部分： 首先，介紹了數據挖掘的理論及其相關算法，總結分析了決策樹算法和人工神經網絡算法以及這兩種算法性能的比較，并對數據挖掘工具SPSS Clemen

3、tine軟件做了詳細的介紹。 其次，將山西省電信行業(yè)的無線市話小靈通歷史數據為對象，從小靈通本身業(yè)務的實際情況出發(fā)，分析探討了小靈通業(yè)務在做流失預測分析時所可能用到的數據基礎和屬性基礎。根據其實際需求，給出數據挖掘的過程模型。 再次，針對現行大部分數據挖掘模型的單一性缺點，為了充分利用決策樹和神經網絡算法的優(yōu)點，提出并建立了一種基于這兩種算法的客戶流失預測混合模型，并且通過實際的數據對該模型進行了評估，結果表明使用混合客